Detector de Mensajes de Phishing & Estafas
Analiza mensajes sospechosos en tiempo real. Esta herramienta utiliza un modelo de clasificación de texto entrenado para identificar si un mensaje es un intento de engaño o si es seguro para interactuar.
Terminal de Entrada
Cargar Plantillas de Prueba
Diagnóstico de Amenaza
DESCONECTADOAnálisis de Indicadores
- Esperando análisis de texto...
Ingeniería Social y Engaño Digital
El **phishing** es una técnica de ciberdelincuencia basada en la ingeniería social. Su objetivo es engañar a las personas para que compartan información confidencial, como contraseñas, números de tarjetas de crédito o códigos de autenticación.
Los estafadores se hacen pasar por organizaciones legítimas (como bancos, empresas de envíos o servicios técnicos) enviando mensajes persuasivos que simulan urgencia extrema o la promesa de un gran beneficio económico.
Email Phishing
Correos electrónicos con logos clonados y enlaces que redirigen a formularios web fraudulentos.
Smishing (SMS)
Mensajes de texto cortos que alertan sobre deudas falsas o bloqueos de tarjetas bancarias.
Suplantación
Falsos agentes de soporte de WhatsApp pidiendo el token de seguridad para robar cuentas.
El enemigo invisible
De los ciberataques exitosos a nivel mundial comienzan a través de correos o mensajes de Phishing.
Clasificación de Texto Basada en IA
A diferencia del reconocimiento de imágenes (que busca patrones visuales), el **Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)** entrena computadoras para comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano.
El modelo original de este proyecto fue entrenado por estudiantes utilizando la plataforma Machine Learning for Kids. Recopilaron múltiples ejemplos de mensajes catalogados en dos grupos (clases):
Nota sobre Inteligencia Artificial
Es importante aclarar que este modelo no "sabe" ni "entiende" lo que es un rostro, un billete, palabras, o qué significa estar atento o distraído. En su lugar, la IA reconoce patrones, márgenes, bordes, colores, texturas y formas en los datos de entrada. Tras procesar esto a través de múltiples capas de su red neuronal, el modelo aprende qué combinación de estas características abstractas es más representativa de cada clase, para finalmente arrojar una predicción estadística (probabilidad).
Muestras de Entrenamiento
Se introducen textos típicos de estafas (triggers de urgencia) y textos seguros para que el clasificador entienda las diferencias gramaticales y contextuales.
Tokenización y Pesos de Palabras
La IA divide el texto en palabras y expresiones ("tokens"). Asigna pesos matemáticos a palabras clave sospechosas como bloqueo, CBU o premio.
Inferencia Híbrida
Nuestra interfaz evalúa el mensaje llamando a la API en la nube del modelo. Si no está disponible, un motor de heurística local replica los pesos lingüísticos para clasificar el texto al instante.
Arquitectura del Analizador
Reglas de Oro para Mantenerse a Salvo
La mejor defensa ante los intentos de phishing es la prevención activa y la duda razonable. Ningún sistema de seguridad es más efectivo que tu propio sentido común.
- Desconfía de la Urgencia Extrema: Si el mensaje dice "Tu cuenta será cerrada en 1 hora" o "¡Acción inmediata requerida!", respira y duda. Los ciberdelincuentes usan el pánico para anular tu razonamiento lógico.
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Comprueba los Enlaces (URLs):
Nunca hagas clic directo. Examina la URL cuidadosamente. Las estafas usan enlaces parecidos pero falsos, como
banc0credicoop.comen lugar debancocredicoop.coop. - Las Entidades No Piden Tokens o Claves: Ningún banco, soporte técnico ni correo te solicitará jamás tus contraseñas, claves token, ni códigos recibidos por SMS.
- Usa Canales Oficiales: Ante la duda, cierra el mensaje, busca el sitio web oficial en Google o llama al número telefónico de atención al cliente oficial para verificar la información.
Checklist de Seguridad
- ¿Conozco al remitente?
- ¿La ortografía es perfecta?
- ¿El enlace usa protocolo HTTPS oficial?
- ¿Me están apurando para actuar?